フロントの詳細(xì)な內(nèi)訳-端と背面-監(jiān)視システムのインテリジェントアルゴリズム

1。フロント-エンドアルゴリズムの実裝

Theフロント-エンドアルゴリズムはカメラユニット內(nèi)で直接動(dòng)作し、しばしば活用しますエッジコンピューティング機(jī)能。これらのアルゴリズムの目的生センサーデータをローカルで処理しますこれにより、カメラレベルで予備タスクを?qū)g行することにより、帯域幅とサーバーの負(fù)荷を削減します。主なコンポーネントを調(diào)べてみましょう。

a。カメラハードウェアとセンサーの統(tǒng)合

最新の監(jiān)視カメラには、複數(shù)のタイプのセンサーが組み込まれています。

• イメージセンサー（CMO、CCD）：さまざまな照明條件下で視覚データ（畫像とビデオ）をキャプチャします。
• 赤外線（IR）センサー：カメラが低光または完全な暗闇でビデオをキャプチャできるようにします。
• LIDARおよび深度センサー：距離を測(cè)定し、3Dスペースでオブジェクトを検出します。シーンのオブジェクトと背景を區(qū)別するのに役立ちます。
• マイク：オーディオ-ベースの分析用に統(tǒng)合されることがあります。

これらのセンサーは、アルゴリズムのようなアルゴリズムを処理ユニットに送信します畫像pre -処理適用されます。

b。畫像の事前-処理とノイズリダクション

複雑な分析を適用する前に、畫像pre -処理特に照明條件の低下や騒々しい環(huán)境の下で、映像の品質(zhì)を向上させるには重要です。

• 除去アルゴリズム：通常、ようなフィルターを使用してセンサーノイズを取り外しますガウスのぼやけ or 非ローカルとは除去を意味します.
• コントラストと輝度の調(diào)整：のようなアルゴリズム適応ヒストグラム均等化視界を向上させるために、明るさとコントラストを調(diào)整します。
• エッジ検出：エッジ検出（例：ソベルオペレーター, キャニーエッジ検出）オブジェクトの追跡に不可欠なオブジェクトの境界を定義するのに役立ちます。

c。モーション検出とバックグラウンド減算

モーション検出フロント- endアルゴリズムによって実行される基本的なタスクの1つです。多くの場(chǎng)合、連続したフレームを比較して移動(dòng)オブジェクトを検出する原則に基づいています。

• 背景減算：アルゴリズムが現(xiàn)在のフレームから參照バックグラウンドモデルを差し引く手法。重要な変更は動(dòng)きとしてフラグを立てます。
• フレームの違い：アルゴリズムが連続したフレーム、変更が発生した領(lǐng)域にフラグを立てる領(lǐng)域の違いを計(jì)算するより単純なアプローチ。
• 光フロー：連続したフレーム全體でピクセル強(qiáng)度の動(dòng)きを分析するより洗練された方法で、しばしば組み合わせて使用??される動(dòng)きを検出しますカルマンフィルター追跡用。

d。オブジェクトの検出と追跡

前面では、オブジェクト（人、車両、動(dòng)物など）を識(shí)別および追跡するために、オブジェクトの検出と追跡が局所的に行われます。主な手法には次のものがあります。

• ヨロ（あなたは一度だけ見ています）：狀態(tài)- - the - - ARTアルゴリズムは、実際の時(shí)間で複數(shù)のオブジェクトを検出できます。 Yoloは畫像をグリッドに分割し、グリッド內(nèi)の各オブジェクトの境界ボックスを予測(cè)します。
• Haar Cascade分類器：プリ-トレーニングされた分類器に基づいて、顔検出などのより単純なオブジェクト検出タスクに使用されます。
• カルマンフィルター：に使用されますトラッキングフレーム全體にオブジェクトを移動(dòng)します。移動(dòng)オブジェクト（位置、速度）の狀態(tài)を推定し、將來(lái)の位置を予測(cè)します。

e。異常検出とイベントがトリガーされます

フロントでの異常検出-エンドは、通常、ビデオフィードの異常なイベントの識(shí)別に焦點(diǎn)を當(dāng)てています。

• 突然の動(dòng)き：走ったり突然の群衆(zhòng)形成や突然の群衆(zhòng)の形成など、迅速なまたは予測(cè)不可能な動(dòng)きの検出。
• クロス-ライン検出：オブジェクトが交差するときにアラートをトリガーする仮想トリップワイヤーまたはラインを使用します。
• 領(lǐng)域の侵入：オブジェクトがフレーム內(nèi)の事前定義された領(lǐng)域に入るか終了するかを検出します。

これらのアルゴリズムは、実際の-タイムアラートをトリガーできます戻る-終わりシステムまたは即時(shí)通知をセキュリティ擔(dān)當(dāng)者に送信します。

2。バック-エンドアルゴリズムの実裝

The戻る-終わりシステムは、重いリフティング、複雑なデータ分析の処理、大量のビデオデータの保存を擔(dān)當(dāng)します。フロント-エンドカメラからビデオストリームまたはメタデータを受信し、AIと機(jī)械學(xué)習(xí)の手法を使用して高度な分析を?qū)g行することで機(jī)能します。これが故障です重要なタスクバックによって実行される-エンドアルゴリズム：

a。ビデオストリームとデータ送信

• データ収集：カメラは、直接的なインターネット接続、ローカルエリアネットワーク（LAN）、またはクラウドサービスのいずれかを使用して、ビデオデータを背面に送信します。
• 圧縮：帯域幅の使用を減らすために、ビデオストリームはしばしば標(biāo)準(zhǔn)を使用して圧縮されますH.264 or H.265、ファイルサイズを最小限に抑えながらビデオ品質(zhì)を保持します。

b。ビデオ分析と深い學(xué)習(xí)

• オブジェクトの検出：back - endは、ような深い學(xué)習(xí)モデルを使用しますヨロ, より速いr - cnn、 またはSSD（シングルショットマルチボックス検出器）非常に正確なオブジェクトの検出と分類のための。これらのモデルは、人、車両、動(dòng)物などのさまざまなオブジェクトを認(rèn)識(shí)するために、大きなデータセットでトレーニングされています。

• 顔認(rèn)識(shí)：アイデンティティの検証または監(jiān)視のために、通常は次のような深い學(xué)習(xí)モデルに基づいて、顔認(rèn)識(shí)アルゴリズムが使用されますFaceNet or ディープフェイス。これらのモデルは、ビデオ映像の顔を既知の個(gè)人のデータベースと比較します。

• アクション認(rèn)識(shí)：オブジェクトの検出に加えて、背面-端はビデオ內(nèi)のアクションまたは動(dòng)作を分類することもできます。たとえば、戦い、疑わしい動(dòng)き、または使用したその他の事前定義された行動(dòng)の検出RNNS（再発性ニューラルネットワーク） or 3D CNNS.

• イベント分類：back - endは、検出されたオブジェクトまたは動(dòng)作を意味のあるイベントに分類します（たとえば、「検出された人」、「車両が長(zhǎng)すぎる」、「群衆(zhòng)の形成」）。

c。メタデータのタグ付けと検索性

• タグ付け：各フレームまたはビデオセグメントには、関連するメタデータ（時(shí)間、場(chǎng)所、識(shí)別されたオブジェクト、イベントなど）がタグ付けされています。
• インデックス付け：ビデオとイベントのデータは、効率的な検索を可能にするためにインデックス付けされています。のようなテクノロジーを使用しますElasticSearch、タグまたはメタデータに基づいて膨大な量のビデオデータを簡(jiǎn)単に検索できます。

たとえば、「制限區(qū)域で午後2時(shí)から午後3時(shí)まで検出された人」を検索できます。

d。行動(dòng)分析と異常検出

• パターン認(rèn)識(shí)：機(jī)械學(xué)習(xí)モデルを使用すると、システムは大量の履歴データから、特定の環(huán)境（店舗、街角など）にある典型的な動(dòng)作が何であるかを?qū)W習(xí)します。その後、モデルは標(biāo)準(zhǔn)から逸脫にフラグを立てます。

• イベント相関：バック-エンドシステムは、複數(shù)のイベントまたはデータストリームを相関させることができます（たとえば、組み合わせてモーション検出と顔認(rèn)識(shí)）。異常なアクティビティが検出された場(chǎng)合、システムは実行可能なアラートを生成できます。

• 長(zhǎng)期分析：時(shí)間が経つにつれて、システムはトレンドとパターンを追跡し、予測(cè)機(jī)能を提供します（たとえば、盜難の潛在的な領(lǐng)域を特定し、特定のゾーンが活動(dòng)の急増を経験する時(shí)期を予測(cè)します）。

e。クラウドの統(tǒng)合とスケーラビリティ

• クラウドストレージ：ビデオデータ、特に高-定義ビデオはクラウドに保存でき、ローカルインフラストラクチャを過(guò)負(fù)荷にすることなくスケーラブルなストレージを可能にします。

• クラウドAI処理：一部の処理は、強(qiáng)力なハードウェアを利用するためにクラウドで行われます（たとえば、深い學(xué)習(xí)タスクのGPU）。クラウドは、大きなデータセットでモデルをトレーニングするためにも使用できます。

3。アプリケーションシナリオ

フロント-エンドとバックの高度な機(jī)能により、インテリジェントアルゴリズムのインテリジェントアルゴリズムがあるため、監(jiān)視システムがさまざまなアプリケーションで使用されています。

a。スマートシティの都市監(jiān)視

• 交通監(jiān)視：カメラは、交通の流れを監(jiān)視し、事故を検出し、スピード違反やレッドライトの実行などの違反の車両を追跡できます。

• 群衆(zhòng)管理：人のカウントと行動(dòng)分析アルゴリズムを裝備したカメラは、群衆(zhòng)の動(dòng)きを管理し、公共空間での安全性を確保するのに役立ちます。

• 公安：カメラは、異常な動(dòng)作を検出し（たとえば、戦闘やlo弾など）、すぐに當(dāng)局に警告することができます。

b。盜難防止と顧客の洞察のための小売監(jiān)視

• 盜難防止：AIアルゴリズムは、買い物客の動(dòng)きにおける萬(wàn)引きや異常なパターンなどの疑わしい行動(dòng)を検出します。

• 顧客分析：小売業(yè)者は、カメラを使用して顧客の流れを追跡し、顧客が特定のセクションで費(fèi)やす時(shí)間を分析し、トラフィックパターンに基づいてストアレイアウトを最適化することができます。

c。ヘルスケアと病院のセキュリティ

• 患者の監(jiān)視：病院では、インテリジェントな監(jiān)視カメラは、患者の動(dòng)きを監(jiān)視して、転倒、敏感な地域への不正アクセス、または苦しんでいる患者を検出できます。

• スタッフの安全：セキュリティ擔(dān)當(dāng)者は、攻撃的な行動(dòng)や不正なスタッフのアクセスの場(chǎng)合にアラートを受けることができます。

d。重要なインフラストラクチャ保護(hù)

• 高-セキュリティエリア：監(jiān)視システムは、アクセス制御、顔認(rèn)識(shí)、異常検出にアルゴリズムが使用されるデータセンター、発電所、政府の建物などの高度な場(chǎng)所を保護(hù)します。

e。ホームセキュリティ

• 侵入者の検出：ホームセキュリティでは、顔認(rèn)識(shí)とモーショントラッキングアルゴリズムを備えたカメラは、侵入者を識(shí)別し、住宅所有者を警告し、アラームをトリガーできます。

• パッケージ盜難防止：カメラは、パッケージ盜難に関連する疑わしい活動(dòng)を検出し、住宅所有者に通知することができます。

結(jié)論

の統(tǒng)合インテリジェントアルゴリズム両方でフロント-エンドそして戻る-終わりの分野に革命をもたらしています監(jiān)視。カメラレベルでの初期のデータ収集と基本的なイベントの検出から、サーバーでの高度な分析や機(jī)械學(xué)習(xí)まで、これらのアルゴリズムはさまざまな業(yè)界向けの包括的なソリューションを提供します。 AIと機(jī)械學(xué)習(xí)が進(jìn)化し続けるにつれて、これらのシステムはさらに強(qiáng)力になり、セキュリティの強(qiáng)化、リソース管理の改善、および潛在的な脅威をエスカレートする前に潛在的な脅威を防ぐことができる予測(cè)機(jī)能を提供します。